回报率29% 大神通过情感分析创建一个比特币交易算法

作者|MarcHoward

编译|Guoxi

出品|区块链大本营

玩过股票的人都知道，股票市场的波动受各种因素的共同影响，有着很强的随机性，很难预测。而新兴的加密货币市场与股票市场有着很大的差别，更加难以预测。

由于传统方法行不通，国外网友MarcHoward另辟蹊径，通过分析大众对加密货币的情感来预测加密货币市场的波动。在90天的实验周期里这种方法获得了29%的投资回报率，他是怎么做到的？

让我们一起来看看。

我刚开始接触加密货币时，有一些问题困扰着我：

我们真的可以预测比特币的价格么？

谷歌趋势服务所公开的数据是否能从某种程度上反映比特币大致的涨跌趋势？

数据：持有344万枚PENDLE的鲸鱼地址投资回报率达340%:金色财经报道，据Lookonchain监测，在Binance宣布PENDLE上市后，PENDLE的价格暴涨50%以上。拥有344万枚PENDLE（256万美元）的鲸鱼目前盈利340万美元（投资回报率340%）。[2023/7/3 22:14:41]

我们能否建立一个预测市场动向的可靠交易模型？

当时，我给自己定下了一个看起来遥不可及的目标，就是试图理解加密货币这个变化无常且看似无法预测的市场。

当然了，我这并不是不自量力。加密货币市场充满了魅力，让许多交易员都沉醉其中。有许多交易员通过技术分析的手段试图揭开加密货币市场神秘的面纱，而有一些交易员则是耍小聪明，照搬股票市场上的基本分析理论。

“Mr Goxx”仓鼠离世，一生赚取98欧元利润，回报率高过巴菲特:金色财经报道，据Mr Goxx官方推特消息，这只因投资加密货币而闻名的加密仓鼠已经去世，官推写道：“在深深的悲痛当中，我们必须宣布心爱的Mr Goxx已经离开了我们。作为宠物，它和我们在一起相当长一段时间，Mr Goxx给世界各地的人们带来了欢乐，并提醒我们不要把生活看得太重。” 这位仓鼠小交易员于 2021 年 6 月 12 日开始了它的金融职业生涯，在 11 月 22 日的最后一天交易后，他的投资组合上涨了 19.7%，并获得了约 98 欧元的利润。根据加密新闻网站 Protos 最近对Mr Goxx的投资收益计算结构表明，这只仓鼠的最新财务业绩超过了投资巨头沃伦·巴菲特的伯克希尔哈撒韦公司，有时甚至略微领先于市值最大的加密货币BTC。[2021/11/30 12:40:26]

然而结果并不乐观，没有哪种神奇的交易模型总能战胜市场这只“看不见的手”。从原理上来说，有太多的因素可能会造成加密货币市场的波动，这个市场有着很强的随机性，即使那些最好的基于人工智能的交易模型也不能保证连续获利。

Gate.io首发项目DAO回报率超40倍，最高涨幅1992.7%:据Gate.io芝麻开门行情显示，截至今日11:50，DAO首发上线项目上线19小时内最高涨幅达1992.7%，最高价格4.1854美元，为首发认购价格0.1美元的41.854倍，当前价格为2.3442美元。

据悉，Gate.io已于昨日17:00首发上线DAO。近期行情波动较大，请注意控制风险。[2021/2/10 19:24:37]

而我另辟蹊径，从另一个角度入手建立交易模型。这个交易模型非常简单，在这篇文章中我会以最明晰的方式展现我的思路。

需要说明的是，我的交易模型还是一个正在开发中的半成品，虽然在模拟实验中它展现出了强大的预测能力，但它绝不是万无一失的，如果使用我的交易模型请自行承担风险。

以太坊CMBI指数表现高于比特币 累计回报率约14.5%:Coinmetrics最新报告显示，近期以太坊CMBI指数的表现最为强劲，较比特币CMBI指数高出近10%。以太坊累计回报率约为14.5%，而比特币的累计回报率为4.9%（3月12日以来）。自3月12日加密市场崩盘以来，以太坊一直紧紧跟随比特币的价格走势。不过，自从走势稍稳后，以太坊已稍稍脱离比特币走势，有时独立于比特币之外。（AMBCrypto）[2020/4/15]

战胜”看不见的手“的交易模型

根据我的设想，这个交易模型应该是比特币价格的相对一致性指标，我也在不断测试并修正这个交易模型。

在这次长达90天的模拟实验中，我“买入”了价值10万美元的比特币，通过交易模型做出的买入/卖出决策，最终的投资回报率高达29%。

动态 | 报告：灰度比特币投资信托基金累计回报率超过2000％:灰度（Grayscale）绩效和风险监测报告显示，在考虑到同期的年度风险百分比(2019年3月开始)之后， GBTC的年度总回报率约为84.4％。除比特币外，只有ETC信托报告的总回报率为7％，而其他虚拟资产报告的回报率为负。但当考虑总累积回报百分比时，GBTC自推出以来已经增长了2721.3％，大大超过了灰度持有的大部分虚拟资产基金。[2019/8/6]

不过，作为一次模拟实验，这里的利润中并没有扣除实际交易时需要付给加密货币交易所的手续费，这巨额的手续费让我急切地盼望去中心化加密货币交易所的普及。

交易模型的灵感来自于WillyWoo的工作，Willy第一个提出使用谷歌趋势服务的数据来预测比特币价格的走向。我在他工作的基础上做出了一些改进，具体的方法如下。

首先，通过谷歌趋势服务查询最近90天里“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势：

7月7日到10月4日这90天时间里，“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势

其次，我注意到，当“比特币兑换美元价格”与“购买比特币”的搜索量比率低于3：1时，第二天的比特币收盘价格就会上涨。

如果这个比率大于3：1时，比如说达到了4:1或5:1，那么这就是一个要卖出的信号，因为第二天比特币收盘价格会下降。

接下来，我对比特币前后两天收盘价价格差超过80美元的情况进行了进一步的测试，在这些测试中，搜索量的比率与价格波动表现出了极大的相关性。

这里的80美元是我人为给定的一个值，这个值在实验中取得了很不错的效果。实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略如下所示：

实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略截图

根据上图，可以看出：

BTCUSD：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。

BuyBitcoin：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。

Price：加密货币排名网站CoinMarketCap给出的比特币当日收盘价。

Excel表格中的E列：“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率。

Excel表格中的F列：交易模型给出的买入/卖出决策。例如，针对单元格F19，决策的公式是：F19=if，“买入”，“卖出”），即当同时满足当日“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率大于35%，当天比特币收盘价与前一天差值大于80美元时买入，否则就卖出。也就是说，Excel表格中E这一列数据大于35%且G这一列数据大于80就是买入的信号。

Excel表格中的G列：比特币收盘价与前一天的差值。

Excel表格中的H列：假定在2018年7月7日价值10万美元的比特币，期间按照该交易模型给出的买入/卖出策略进行交易，当日持有的比特币总价值。

交易模型结果的优化

按照上述的交易策略，在90天的实验周期内，理论上我的资产从10万美元增长到了128,839美元，几乎实现了29％的投资回报率。不过上面我也提到了，这并不是一个最优的模型，我还可以从几个方面做出优化。

“比率大于35％”和“差额大于80美元”这样的判别准则看起来十分随意，因为这只是我在有限的90天数据集中找出的规律。是否有其他的决策标准可以产生更好的买入/卖出决策？

当比特币价格水平维持在6000到8000美元时，这个交易模型可以给出很好的决策。

在分析了过去一两年的交易信息后，我对交易模型做出了一些改进，我将决策规则细化并做成了表格，表格的纵轴为“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率，数值从1：3到1：5不等。

考虑到比特币价格波动较大，“80美元”这个指标并不总能奏效，因此我将这个指标转换为差价与当日比特币价格的比值，并将其列在表格的横轴，在这种情况下，一个可能最优的交易模型就是，在同时满足“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率为1：2.86且价格波动的比率为0.014543229时买入。

改进后的表格看起来这个样：

改进后交易模型的决策规则

后续规划

除此之外，这个交易模型还有很大的优化空间。

首先我想进行一些测试，通过研究过去的交易数据找到能够最大化利润的最佳指标，这需要对过去的价格和搜索量比率进行回归测试。

我的设想是不同的价格水平上存在着相同的最佳指标，GoodLuck！

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